Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminde Ön Cephe Keşifleri

AI'nin tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engel olan aşamadır; bu, modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılarla kıyaslandığında, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir; bu, AI sisteminin inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigması açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalenin odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz eğitim, geleneksel yöntemlerin en yaygın olanıdır; tüm eğitim süreci, tek bir kuruluş tarafından yerel yüksek performanslı kümeler içinde tamamlanır. Donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilir. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için oldukça uygundur, yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahiptir; ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da mevcuttur.

Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde ana akım yöntemdir; bunun özünde model eğitim görevlerinin parçalara ayrılıp çok sayıda makineye dağıtılarak işbirliği içinde yürütülmesi yatar, bu sayede tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmak mümkündür. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilen, düzenlenen ve senkronize edilen bir yapıya sahiptir; çoğunlukla yüksek hızlı yerel alan ağı (LAN) ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisini kullanarak ana düğüm, alt görevleri merkezi olarak koordine eder. Ana akım yöntemler şunları içerir:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri parametreleri ile eğitim yapar, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekmektedir.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlerde dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlama
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölme, paralel granülasyonu artırma

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bir patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını birlikte görevleri tamamlamasıyla benzerlik gösterir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller (GPT-4, Gemini, LLaMA vb. ) bu şekilde eğitilmektedir.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir gelecek yolu temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm (, ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları ) merkezi bir koordinatör olmaksızın eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlayabilir; genellikle görev dağıtımı ve işbirliği protokollerle yönlendirilir ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için şifreleme teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:

• Cihaz heterojenliği ve bölme zorluğu: Heterojen cihazların koordine edilmesi zor, görev bölme verimliliği düşük
• İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi kararsız, gradyan senkronizasyonu darboğazı belirgin
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir bir yürütme ortamının olmaması, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırır.
• Birlikte koordine eksikliği: Merkezi bir denetleyici yok, görev dağıtımı, istisna geri alma mekanizması karmaşık

Merkeziyetsizlik eğitimi şöyle anlaşılabilir: Dünyanın dört bir yanındaki bir grup gönüllü, her biri hesap gücü katkıda bulunarak modeli birlikte eğitiyor, ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsiz eğitim" hala sistematik bir mühendislik zorluğu, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanı kapsıyor, ancak "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanabilir mi, henüz erken prototip keşif aşamasında.

Federated learning, as a transitional form between distributed and Merkeziyetsizlik, emphasizes local data retention and centralized aggregation of model parameters, making it suitable for privacy-compliant scenarios such as healthcare and finance (. Federated learning has the engineering structure of distributed training and local collaborative capabilities, while also possessing the data decentralization advantage of Merkeziyetsizlik training, but it still relies on a trusted coordinating party and does not have the characteristics of being fully open and resistant to censorship. It can be seen as a "controlled Merkeziyetsizlik" solution in privacy-compliant scenarios, relatively moderate in training tasks, trust structure, and communication mechanisms, making it more suitable as a transitional deployment architecture in the industry.

![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminde Öncelikli Keşif])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(

Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçekçi yolları

Eğitim paradigması açısından, Merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türlerine uygun değildir. Bazı senaryolar, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilir olmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması zordur. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliğine dayanır, açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler ), sağlık, finans, gizli veriler ( gibi, yasal uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açık paylaşım yapılamaz; işbirliği teşvik temellerinin eksik olduğu görevler ), şirket kapalı kaynak modeli veya iç prototip eğitimi ( gibi, dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut Merkeziyetsizlik eğitiminin gerçek kısıtlamalarını oluşturur.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısı hafif, paralelleşmesi kolay ve teşvik edici görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ama bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalama sonrası eğitim görevleri ), RLHF, DPO (, veri kalabalık eğitim ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolü yapılabilen küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevlerin genel olarak yüksek paralelleşme, düşük bağımlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gibi özellikleri bulunmaktadır, bu da onları P2P ağlar, Swarm protokolleri, dağıtık optimizasyon yöntemleri gibi yollarla işbirlikçi eğitim için çok uygun hale getirmektedir.

![Kripto AI'nin Kutsal Kadehi: Merkeziyetsizlikle Eğitimdeki Sınırları Keşfetmek])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(

Merkeziyetsizlik Eğitimi Klasik Proje Analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitimi ve federatif öğrenme öncülüğünde, temsilci blok zinciri projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io bulunmaktadır. Teknik yenilikçilik ve mühendislik gerçekleştirme zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai, sistem mimarisi ve algoritma tasarımı konusunda daha fazla özgün keşif önerirken, mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik mimarileri sırasıyla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemlerindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha fazla tartışılacaktır.

) Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirlikçi ağı öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kararlıdır. Herkesin eğitime katılabilmesi ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilmesi hedeflenmektedir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç temel modül aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmalarıyla donatılmış bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi inşa etmeyi amaçlamaktadır.

Prime Intellect Protokol Yığını Yapısı ve Ana Modül Değeri

![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik eğitiminin öncü keşfi]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(

)# Prime Intellect eğitim ana mekanizmalarının detaylı açıklaması

#PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirmeli Öğrenme Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özel olarak tasarlanmış bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir. Heterojen ağlar ve asenkron katılımcılar için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlendirme öğrenimini öncelikli uyum nesnesi olarak benimser, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız olarak görev döngüsünü tamamlayabilir ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmaları ile iş birliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir planlama ortamında esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.

![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Sınırlarını Keşfetmek]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(

#TOPLOC:Hafif Ağırlık Eğitim Davranış Doğrulama Mekanizması

TOPLOC)Güvenilir Gözlem & Politika- Yerellik Kontrolü(, Prime Intellect tarafından önerilen eğitim doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir politika öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini değerlendirmek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplamasına dayanmaz, bunun yerine "gözlem dizisi↔politika güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk araçtır, güvene gerek kalmadan eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmenin anahtar yeniliğidir ve denetlenebilir, teşvik edici merkeziyetsiz işbirliği eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunar.

![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik ile Eğitimdeki Sınırları Zorlamak])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f86b109da66a0a4c9239221650a4a0a8.webp(

#SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanmış bir ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizmasını ve yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli olarak kısmi güncellemeler göndermesine izin verir, ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsiz eğitimin ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, kararlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonlarının inşası için temel bir altyapıdır.

![Crypto AI'nin Kutsal Kadehi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Sınırları])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a562dacd6fc5420f2afd895664b6be65.webp(

#OpenDiLoCo:Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibi tarafından DeepMind'ın ortaya koyduğu DiLoCo konsepti üzerine bağımsız olarak geliştirilmiş ve açık kaynaklı bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Merkezileşmemiş eğitimde yaygın olan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimarisi, veri paralelliğine dayanmaktadır ve Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetinden kaçınmakta, yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirlikçi eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile bir araya getirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine kararlı bir şekilde katılabilmesini sağlamakta, küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsiz eğitim ağı oluşturmanın temel iletişim altyapılarından biri olmaktadır.

#PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi

PCCL)Prime Collective Communication Library(, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir ve geleneksel iletişim kütüphanelerinin ) NCCL, Gloo( gibi heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorununu çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojileri, gradyan sıkıştırma, düşük hassasiyet senkronizasyonu ve kesintiden kurtarma destekler, tüketici sınıfı GPU'larda ve kararsız düğümlerde çalışabilir, OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır ve gerçekten açık, güvene ihtiyaç duymayan bir işbirlikçi eğitim ağı inşa etmek için "son bir kilometre" iletişim altyapısını açar.

)# Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herkesin görevlere katılmasını ve gerçek katkılara dayanarak ödüller kazanmasını sağlayan, izinsiz, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etti. Protokol, üç ana rol üzerinde çalışır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
• Eğitim Düğümleri: Yerel eğitim uygulamak, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izlerini göndermek
• Doğrulama düğümü: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödüllere katılır.